python中調(diào)試的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)

小編給大家分享一下python中調(diào)試的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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零、準備調(diào)試代碼

在講解三個調(diào)試工具前，我們先編寫待調(diào)試的代碼。代碼很簡單，就是計算兩個數(shù)的商。我們在編寫代碼的時候故意留下了除數(shù)為 0 的 bug。

def division(start, end):
  for i in range(start, end, -1):
    num1 = i
    num2 = i - 1
    result = num1 / num2
    print(result)


if __name__ == '__main__':
  division(10, 0)

一、PySnooper

PySnooper 是 Python 的第三方工具庫，它可以精確的顯示代碼的執(zhí)行時間、執(zhí)行順序和代碼中的局部變量值的變化等。 PySnooper 使用方法很簡單，只需要將它作為裝飾器來使用即可。下面我們來看一下具體使用步驟：

安裝 PySnooper

1. 在控制臺輸入如下命令：

pip install pysnooper

等待兩秒鐘后 PySnooper 安裝完成。

2. 加入 PySnooper

首先需要引入 PySnooper

import pysnooper

接著在需要測試的函數(shù)上加上 pysnooper 裝飾器

@pysnooper.snoop()
def division(start, end):
  for i in range(start, end, -1):
    num1 = i
    num2 = i - 1
    result = num1 / num2
    print(result)


if __name__ == '__main__':
  division(10, 0)

調(diào)試代碼
在控制臺輸入命令：

python text.py

運行代碼后，控制臺輸出如下內(nèi)容

上圖只截取了 PySnooper 輸出日志的開頭內(nèi)容和最后結尾的內(nèi)容。從截圖中我們可以看到 PySnooper 輸出了每行代碼的運行順序、運行時間和代碼運行中變量值的變化，以及報錯信息。在實際項目中 PySnooper 輸出的日志內(nèi)容會很多，在控制臺查看會很不方便，這時我們可以將日志輸出到本地文件中，我們只需在 PySnooper 裝飾器中加入日志保存路徑即可:

@pysnooper.snoop('/app/project_log.log')

一些公司對日志輸出會有要求，比如每行日志要以某某字符串開頭，這時只需在裝飾器中加入需要字符穿即可：

@pysnooper.snoop(prefix='MyCompanyName: ')

上述所講的都是 PySnooper 裝飾器的常用參數(shù)，例如監(jiān)控自定義表達式、監(jiān)控底層函數(shù)、多線程等 PySnooper 同樣支持，具體參數(shù)可以在官方項目文檔中查看。
前面我們所講的都是在函數(shù)上利用裝飾器來監(jiān)控整個函數(shù)，但是在實際項目中往往一個函數(shù)內(nèi)容會很多，如果監(jiān)控整個函數(shù)會導致輸出的日志過多，這時我們就可以利用 PySnooper 的局部監(jiān)控功能來監(jiān)控函數(shù)中需要監(jiān)控的代碼片段?，F(xiàn)在我們來修改一下代碼，只監(jiān)控輸出的值：

import pysnooper

def division(start, end):
  for i in range(start, end, -1):
    with pysnooper.snoop():
      num1 = i
      num2 = i - 1
      result = num1 / num2
    print(result)


if __name__ == '__main__':
  division(10, 0)

上述代碼運行后我們就會發(fā)現(xiàn)輸出的內(nèi)容少了很多。

二、Better-exceptions

Better-exceptions 同樣是 Python 的第三方工具庫，它出現(xiàn)的原因是其實很簡單就是“美化異常信息”（是不是感覺作者很任性）。 Better-exceptions 主要使用了 Python 的 sys 模塊的 excepthook 方法，這個方法在當系統(tǒng)拋出異常時，解釋器就會調(diào)用它，同時傳遞三個參數(shù)：異常類、異常實例和 traceback 對象，這就說明我們可以重寫這個方法來捕獲系統(tǒng)異常。但是，因為我們可以重寫 excepthook 方法來捕獲系統(tǒng)異常，因此 Better-exceptions 對與 Web 框架來說是不起任何作用的，因為 Web 框架都已經(jīng)處理了系統(tǒng)拋出的異常，不會再以 hook 的方式觸發(fā) Better-exceptions 。下面我們就來看一下該怎么用。

安裝 Better-exceptions

首先在控制臺輸入如下命令：

pip install better-exceptions

等待兩秒鐘后 Better-exceptions 安裝完成。

接著我們在控制臺輸入如下代碼，來設置環(huán)境變量：

setx BETTER_EXCEPTIONS 1

調(diào)試代碼
在控制臺輸入命令：

python text.py

代碼運行后，控制臺輸出如下圖：

從上面的圖我們可以看到，Better-exceptions 對異常代碼進行了著色，并對產(chǎn)生異常的變量值進行了輸出。通過這兩項內(nèi)容我們就可以很快捷的看到具體報錯位置和報錯原因。

這里有需要注意的地方就是，在 Windows 系統(tǒng)下輸出的日志會存在亂碼問題，這是因為 Better-exceptions 的編碼格式造成的。要解決這個問題我們只需要修改 better-exceptions 目錄下的 encoding.py 文件，講文件中的 ENCODING = locale.getpreferredencoding()修改為 ENCODING = 'utf-8'即可。

三、PDB

PDB 是 Python 內(nèi)置的模塊，我們可以利用 PDB 設置斷點和跟蹤調(diào)試。 PDB 的使用不需要再安裝第三方插件，只需要在命令行輸入如下命令：

python -m pdb Test.py

命令執(zhí)行后將會進入 PDB 調(diào)試模式。如果需要在代碼中加入斷點，只需要在需要加入斷點的位置加入 pdb.set_trace()即可。當進入到 PDB 模式后，輸入 c 就可以從當前斷點直接跳轉(zhuǎn)到下一個斷點，如果后續(xù)沒有斷點，則會將剩余代碼執(zhí)行完。當然，如果需要單步執(zhí)行代碼，在控制臺輸入 s 指令，但是有時主函數(shù)會調(diào)用大量的其他函數(shù)，這時在命令行輸入 n 就可以只在主函數(shù)中執(zhí)行單步調(diào)試。除了上述指令外，PDB 還有其他指令，如下表：

指令	說明
l	顯示所有代碼
n	執(zhí)行下一條代碼
c	執(zhí)行當前斷點后面的代碼，知道代碼執(zhí)行完畢
b x	在代碼的第X行設置斷點
clear	清除全部斷點
s	單步執(zhí)行
s function_name	進入 function_name 函數(shù)內(nèi)部執(zhí)行
q	退出PDB
a	打印所有參數(shù)值
p	打印指定變量值
r	忽略剩余斷點，將剩余代碼執(zhí)行完畢

以上是“python中調(diào)試的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設計公司行業(yè)資訊頻道！

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當前名稱：python中調(diào)試的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁路徑：http://muchs.cn/article4/phjie.html

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